Les métaheuristiques d'optimisation procèdent à un « tirage au hasard » pour effectuer certains choix ou appliquer certaines règles, pour cela elles doivent faire appel à un ou plusieurs générateurs de nombres aléatoires (GNA). De nombreux types de GNA existent, de l'aléatoire vrai jusqu'au codé simple. Ils peuvent être manipulés pour produire des distributions spécifiques. Les performances d'un algorithme dépendent du GNA utilisé. Cet ouvrage s'intéresse à la comparaison d'optimiseurs, il définit une approche effort-résultat d'où peuvent être dérivés tous les critères classiques (médiane, moyenne, etc.) et d'autres plus sophistiqués. Les codes-sources utilisés pour les exemples sont aussi présentés, cela permet une réflexion sur le « hasard superflu », expliquant succinctement pourquoi et comment l'aspect stochastique de l'optimisation pourrait être évité dans certains cas. La série Les métaheuristiques sont utilisées dans tous les domaines où l'on recherche des solutions efficaces en un temps raisonnable. C'est une forme de pragmatisme de la résolution de problèmes pour lequel les sources d'inspiration sont multiples. Le rôle de cette série est d'étendre l'utilisation des métaheuristiques à de nouveaux problèmes et domaines en dressant un panorama selon plusieurs angles : transversaux, centrés sur des domaines particuliers ou encore consacrés à des familles de métaheuristiques particulières.
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